(III): Dane wyjściowe funkcji

Dane wyjściowe funkcji będą się różnić w zależności od funkcji. Funkcje kreślące dają głównie wykresy. Funkcje podsumowujące dają podsumowane wyniki. Funkcje testujące hipotezę podają wyniki testu.

Większość funkcji w pakiecie wyświetla niektóre wyniki bezpośrednio na ekranie, ale większość funkcji w pakiecie ma również dane wyjściowe, do których można uzyskać dostęp poprzez indeksowanie. Na przykład, patrząc na stronę pomocy funkcji lm (), w sekcji “ Wartość ”, współczynniki, reszty, dopasowane.wartości, ranga, wagi, df. Reszta, wywołanie, terminy, kontrasty, xlevels, offset, y, x, model i na.action to wszystkie wartości, do których można uzyskać dostęp z wywołania funkcji. Najpopularniejszą metodą uzyskiwania dostępu do wartości jest operator „$”, chociaż można również użyć indeksowania indeksów. W przypadku większości funkcji wyjście ma postać listy trybów. Elementy listy mogą mieć dowolny tryb. Dla pierwszego prostego modelu regresji pasującego do ostatniej sekcji dostępnych jest piętnaście wartości:

> a.lm = lm(y~x)

> a.lm$coef

(Intercept) x

-45.995 25.000

> a.lm$res

1 2 3

-4.336809e-19 -5.000000e-03 5.000000e-03

> a.lm$fit

1 2 3

4.030 4.005 4.005

> a.lm$rank

[1] 2

> a.lm$weights

NULL

> a.lm$df

[1] 1

> a.lm$call

lm(formula = y ~ x)

> a.lm$terms

y ~ x

attr(,”variables”)

list(y, x)

attr(,”factors”)

x

y 0

x 1

attr(,”term.labels”)

[1] “x”

attr(,”order”)

[1] 1

attr(,”intercept”)

[1] 1

attr(,”response”)

[1] 1

attr(,”.Environment”)

<environment: R_GlobalEnv>

attr(,”predvars”)

list(y, x)

attr(,”dataClasses”)

y x

“numeric” “numeric”

> a.lm$contrasts

NULL

> a.lm$xlevels

named list()

> a.lm$offset

NULL

> a.lm$y

NULL

> a.lm$x

named list()

> a.lm$model

y x

1 4.03 2.001

2 4.00 2.000

3 4.01 2.000

> a.lm$na.action

NULL

W tym przykładzie wywołanie lm() miało przypisaną nazwę, ale lm() mogło być bezpośrednio indeksowane. Przykładem jest lm(y ~ x) $coef. Wartości, do których dostęp uzyskuje się z wywołania funkcji, są często używane w innej funkcji. Uruchamianie funkcji R wymaga trochę uwagi, ale przy odrobinie eksperymentów i determinacji wyniki mogą być bardzo przydatne.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *